확장성을 제공하는 라우팅 알고리즘은 대규모 MANETs를 운영하는데 중요한 요소 중 하나이다. 현재까지 개발된 라우팅 알고리즘의 성능은 네트워크내의 노드의 수에 종속적이거나 노드의 위치정보를 알아야 하는 등 여러 가지로 제한적이었다. 라우팅 알고리즘의 성능이 네트워크내의 노드의 수에 종속적이어서 노드의 밀도가 증가하는 경우 기존의 알고리즘들은 성능이 현저히 떨어지는 결과를 보인다. 본 논문에서는 확장성 제공을 위한 클러스터링 기반의 Dynamic Source Routing 알고리즘을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하여 기존의 DSR과 비교하였다. 단위 메시지 당 전송한 경로발견에 사용된 메시지의 수의 경우 DSR과 비교하여 90% 이상 향상된 성능개선을 보였다. 또한 네트워크내의 노드 밀도와 네트워크 사이즈를 변화하면서 성능분석을 수행한 결과 제안된 알고리즘은 동작이 단순하고, 목적지까지의 경로 획득에 있어서 메시지나 경로 획득 수행시간의 복잡도가 네트워크 내의 노드의 수가 증가하더라도 일정한 성능을 보인다.
GAODV는 목적지의 위치 정보를 이용하여 경로 요청 패킷이 유니캐스트 방식으로 전달되도록 할 수 있지만, GAODV는 목적지의 위치 정보를 알 수 있는 경우에만 활용 가능하다는 제약이 따른다. 본 논문에서는 목적지의 이동에 따른 위치의 불확실성을 완화시킬 수 있는 가상 목적지 도움 GAODV(Virtual Destination Aided GAODV(VDA-GAODV))를 제안한다. 제안하는 VDA-GAODV는, 알려진 목적지 위치를 이용하지 않고, 소스와 목적지를 연결하는 선상에 위치하는 가상의 위치로 경로 요청 패킷이 전달되도록 한다. 경로 요청 패킷 재방송이 목적지가 이동 가능한 영역을 되도록 많이 커버할 수 있도록 하는 최적 가상 위치를 도출한다. VDA-GAODV는, 알려진 목적지 위치를 중심으로 하는 1-hop 통신 영역의 95 % 영역을 경로 요청 패킷 전달 과정에서 커버 가능하며, 이것은 기존 GAODV보다 23 % 향상된 것이다.
MANET에서 TDMA MAC 프로토콜을 사용하기 위해서는 단말의 이동과 전파 환경의 영향으로 토폴로지가 계속적으로 변화하는 환경에서도 단말 간에 정밀한 동기를 유지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 TDMA 기반 MANET을 위한 in-band 방식의 계층교차적 네트워크 동기 구조를 제시한다. TDMA MAC 프로토콜과 proactive routing 프로토콜 간에 긴밀한 협력을 통해 단말 이동에 따른 네트워크 분리 및 통합을 신속하게 감지하고 네트워크 동기를 정밀하게 유지한다. 또한 제안된 동기 구조를 OPNET 시뮬레이터에 구현하고 다양한 시뮬레이션 시나리오를 통해 동기구조의 성능을 검증한다. 시뮬레이션 결과 네트워크 분리와 통합이 발생했을 때 이를 신속하게 인지하고 동기를 안정적으로 유지하는 것으로 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.199-204
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2013
해상데이터통신은 아직 전송률과 비용의 제약으로 새로운 체계가 요청된다. 육상의 광대역접속기술들을 해상에서 최대한 활용하기 위하여 제안되는 자율망 모델에서 개별 링크별로 최적의 캐리어를 선택하여 전송성능을 최적화하는 경로배정방식을 제안한다. 이 방식은 각 링크별로 응용과 캐리어의 전송특성을 정규화된 값으로 최적 노드와 캐리어를 찾아 최적경로를 선택하는(MCS-NTC) 방식이다. 전송특성의 구체적인 값을 서로 비교하는 최다승방식(OMH-MW)과 성능을 비교하였다. 이를 통해 이 논문에서 제안하는 MCS-NTC 방식이 여러 전송특성(대역폭, 비용, 지연시간, 홉수, 캐리어수)과 경로탐색시간 측면에서 기존 방식에 비해 더 효율적인 경로를 형성함을 확인할 수 있었다.
애드혹 네트워크에서의 종단 응용프로그램간의 신뢰성 있는 데이터 전송과 인터넷과의 자연스러운 접속을 가능하기 위해서는 기존외 유선 인터넷에서 사용되고 있는 TCP의 수용이 바람직하다. 따라서 최근의 연구에서 애드혹 네트워크에 가장 적합한 TCP의 변이종을 찾기 위해 다양한 경로설정 프로토콜 상에서 TCP의 성능평가가 이루어져왔다. 하지만 OLSR상에서의 TCP의 성능평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 IETF에서 표준화가 된 AODV와 OLSR상에서 현재 유선망에 가장 널리 사용되고 있는 TCP-Reno와 과거의 연구에서 TCP-Reno 보다 우수한 성능을 보인 TCP-Vegas의 성능을 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 비교 분석하였다. 실험결과 어떠한 경로설정 프로토콜을 선택하느냐에 따라 TCP의 성능이 큰 차이를 보였다. 그리고 측정된 RTT를 기반으로 하여 전송률을 조절하는 TCP-Vegas를 경로가 빈번하게 변경되는 애드혹 네트워크에 적용할 경우 부정확한 Base RTT로 인해 TCP-Vegas의 성능감소를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 경로가 변경되었을 시 새로이 Base RTT를 측정하는 방법을 제안하였다.
실제 이동 통신 환경은 불균일한 단말 분포와 이동성으로 인하여 링크 단절이 일어나는 경우가 빈번하다. 이러한 네트워크 환경에서 경로 수립 기반의 MANET 라우팅 프로토콜은 잦은 전송 실패를 야기하여 메시지 전달률을 감소시키고, 경로 재수립을 위한 제어 메시지를 많이 발생시켜 네트워크 효율성을 크게 저하시킨다. 반면 GPSR과 같은 위치 정보 기반 MANET 라우팅 프로토콜은 종단 간 경로 수립 절차 없이 hop-by-hop 라우팅을 수행하여 제어 메시지 발생을 최소화하지만, 중계 노드의 결손으로 인해 보이드(void)가 발생 할 경우 데이터 전달 실패 등 다양한 문제를 유발한다. 본 논문에서는 보이드로 인해 발생되는 라우팅 문제점들을 개선하기 위하여, GPSR 프로토콜에 확률 기반 Delay Tolerant Networking 기술이 결합된 DT-GPSR 프로토콜을 제안한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 기존 GPSR 프로토콜 및 PRoPHET 프로토콜과의 성능을 비교하였으며, 제안 방안이 다양한 망의 변화에 대응하여 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 실세계에 광범위하게 배치되어 다양한 응용에 활용되고 있다. 센서 노드들 사이에 안전한 통신을 위한 필수 조건은 그들의 신뢰관계를 유지할 수 있는 세션키를 생성하는 것이다. 여기에서 고려되어야 할 문제는 어떻게 통신 노드들을 식별하고 키 동의 과정에서 상대방에게 키 정보의 노출을 최소화할 것인가이다. 현재 기존의 구조들에서는 몇 가지 취약점으로 인해 이러한 문제를 완전히 해결하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 다음과 같은 이점을 가진 새로운 키 사전 분배 프로토콜을 제안한다. 첫째, 노드간의 인증 서비스를 지원한다. 둘째, 공유하지 않은 키 스페이스의 식별자는 공개하지 않을 뿐만 아니라 공유하고 있는 식별자들의 공개를 최소화한다. 마지막으로 노드 공격에 대해 네트워크의 보안이 기존의 방식에 비해 강건하다. 그리고 성능과 보안 분석을 통해 제안된 구조가 무선 센서 네트워크에 적합함을 증명한다.
무선 센서 네트워크에서 효율적인 대체 노드의 관리 및 유지 방법에 관한 문제는 매우 근본적인 문제 중 하나이다. 특히 계층적 클러스터에서 각 그룹 멤버 노드의 대체 기능이 가능한 노드(Alternative node)를 선정하여 임의 노드의 경로 단절시 대체 경로를 찾기 위해서는 대체 노드의 기능이 절차에 따라 실시간으로 경로를 복구 할 수 있어야 하며, 에너지를 최소화하여 네트워크를 유지 관리가 가능해야 한다. 본 논문에서 제안한 EEAP(Energy-Efficient Alternative Paths)는 이러한 양부 헤드 노드를 선정함에 있어서 에너지 잔량과 노드간의 거리등의 노드 속성 정보를 활용하여 각 경로에서 소모되는 비용과 노드의 관리에 있어 경비가 효율적인 경로의 대체 노드를 제공하게 됨으로 효율적인 에너지 관리를 할 수 있게 되어 전체 네트워크의 유지 시간을 향상 시킬 수 있는 결과를 보여주었다.
본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network) 환경에서 가장 중요시되는 것은 여러 장비간의 신뢰성 있는 통신이다. 이를 위해 다양한 멀티 홉 라우팅 프로토콜 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존의 Link State Routing 기법은 사용채널의 변화가 존재하는 CR(Cognitive Radio) 환경과 다수의 인터페이스를 사용하는 MIMC(Multi-Interface Multi-Channel) 환경에서 제어 메시지 오버헤드를 증가시키는 단점 및 노드가 이동할 때 안정적이지 않은 문제점이 있다. 본 논문은 Control Message Overhead를 감소시키기 위한 방안으로 On-demand Hello를 사용한 기법, Broadcast Interface의 최적화를 이용한 기법을 제시한다. 또한 노드가 이동할 때 안정적인 통신을 위한 방안으로 노드의 이동성을 고려한 MPR 선정기법, 위치정보를 활용한 빠른 경로 복구기법을 제시한다. 제시한 라우팅 프로토콜과 OPNET 기반의 시뮬레이터 결과는 관련 분야 연구에 비교 대상으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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